Quienes trabajan a diario con diferentes documentos saben muy bien cuánto depende la productividad de lo conveniente que sea acceder a los instrumentos de edición. Cuando los archivos de NDA mutuo tienen que guardarse en un formato diferente o incorporar componentes complejos, puede ser un desafío lidiar con ellos utilizando editores de texto convencionales. Un simple error en el formato puede arruinar el tiempo que dedicaste a limpiar los datos en el NDA mutuo, y un trabajo tan básico no debería sentirse desafiante.
Cuando descubres una herramienta multifuncional como DocHub, este tipo de preocupaciones nunca aparecerán en tu trabajo. Esta robusta plataforma de edición basada en la web puede ayudarte a manejar rápidamente la documentación guardada en el NDA mutuo. Es simple crear, editar, compartir y convertir tus documentos dondequiera que estés. Todo lo que necesitas para usar nuestra interfaz es una conexión a internet estable y una cuenta de DocHub. Puedes registrarte en minutos. Aquí te mostramos lo fácil que puede ser el proceso.
Con una plataforma de edición bien desarrollada, gastarás un tiempo mínimo averiguando cómo funciona. Comienza a ser productivo en el momento en que abras nuestro editor con una cuenta de DocHub. Nos aseguraremos de que tus instrumentos de edición preferidos estén siempre disponibles cuando los necesites.
TONY: Este video es parte de el certificado de Google Data Analytics, proporcionando habilidades listas para el trabajo para comenzar o avanzar en tu carrera en análisis de datos. Obtén acceso a ejercicios de práctica, cuestionarios, foros de discusión, ayuda para la búsqueda de empleo, y más en Coursera y puedes obtener tu certificado oficial. Visita grow.google/datacert para enrolarte en la experiencia de aprendizaje completa hoy. [MÚSICA SONANDO] ORADOR: ¿Puedes adivinar cuánto cuesta a las empresas cada año los datos inexactos o malos? Miles de dólares, millones, ¿miles de millones? Bueno, según IBM, el costo anual de datos de mala calidad es de $3.1 billones solo en EE. UU. Eso son muchos ceros. Ahora, ¿puedes adivinar la causa número uno de los datos de mala calidad? No es una nueva implementación de sistema o un fallo técnico de computadora. El factor más común es en realidad el error humano. Aquí hay una hoja de cálculo de una oficina de abogados. Muestra a los clientes, los servicios legales que compraron, el número de orden de servicio, cómo pagaron y el método de pago. Los datos sucios pueden ser el resultado
